基于形状上下文的复杂车牌识别系统
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景及现实意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状及国内车牌特殊性 | 第11-12页 |
| ·车牌识别技术简介 | 第12-13页 |
| ·车牌识别系统的组成 | 第13-14页 |
| ·本文主要工作 | 第14-15页 |
| 第二章 车牌定位和倾斜校正 | 第15-24页 |
| ·车牌定位 | 第15-21页 |
| ·边缘检测 | 第15-17页 |
| ·投影定位车牌 | 第17-20页 |
| ·选取最优车牌候选区域 | 第20-21页 |
| ·倾斜校正 | 第21-23页 |
| ·Hough变换 | 第21-22页 |
| ·图像旋转 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 迭代式车牌分割 | 第24-38页 |
| ·先验知识分析 | 第24-26页 |
| ·先验知识 | 第24-25页 |
| ·车牌语法规则 | 第25-26页 |
| ·预处理 | 第26-29页 |
| ·车牌颜色种类判别 | 第26-27页 |
| ·车牌大小归一化 | 第27-29页 |
| ·滤波处理 | 第29页 |
| ·迭代式字符分割方法 | 第29-38页 |
| ·字符分割 | 第31-32页 |
| ·字符筛选过程 | 第32-36页 |
| ·迭代分割结束判断 | 第36页 |
| ·粘连断裂处理 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 车牌字符识别 | 第38-54页 |
| ·字符识别方法 | 第38-39页 |
| ·模板匹配法 | 第38页 |
| ·特征统计匹配法 | 第38-39页 |
| ·神经网络识别法 | 第39页 |
| ·字符特征提取 | 第39-46页 |
| ·骨架特征 | 第40-41页 |
| ·形状上下文 | 第41-45页 |
| ·两种特征提取法实验效果对比 | 第45-46页 |
| ·神经网络 | 第46-52页 |
| ·神经网络结构 | 第46-48页 |
| ·BP神经网络模型 | 第48-52页 |
| ·本文识别方法 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 实验研究 | 第54-60页 |
| ·识别结果校正 | 第54-55页 |
| ·车牌成功识别的表示方法 | 第55-56页 |
| ·实验结果 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 展望与总结 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 | 第67-71页 |
| 详细摘要 | 第71-74页 |
